原创文章第485篇，专注“AI量化投资、个人成长与财富自由"。
昨天咱们聊到量化策略，可以归结为两大类，一是多资产排序轮动；二是单资产择时与仓位管理。
前者相对会容易一些。本身带分散和大类资产配置属性，带相对比较与绝对比较。
单资产择时，靠“预测”和“仓位”管理，着实非常难。而且单标的，在认为判断对的时候，很多时候需要重仓，在回撤时，心理压力可想而知。当然交给量化，有时候只能相信自己的系统。
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1、全市场回测，需要多进程加载etf。
2、全市场排序topK策略回测。
3、多资产的指标预计算，比如roc_20, slope20, rsrs_18等等，绝对动量，而且可以截面相对比较。——这些指标可以对列表进行筛选和观察。
4、多资产相关性分析，风险收益分析。比如多条时间序列，比较其特性。
5、单资产序列与特征之间的分析，比如roc_20与close序列。
01 市场量化
从市场行业来看，过去这个月，中证2000是涨幅最高的。然后云、通信，AI，机器人等科技领域，只有一个例外就是黄金股ETF，是与黄金相关的股票。
它是排除了市值前1500名之后，也就是市值排名在1501-2501之前的公司，个股平均市值仅有44亿。中证2000指数是微盘股风向标，行业配置更为均衡，创新成长、专精特新特性明显，历史业绩表现超越主要宽基指数，并且在当前政策对“专精特新”和民营企业的双重利好下仍然有望保持上升趋势。
从数据来看，符合我们的观察就是 大小盘轮动， 以及行业分化之间的轮动特点是一直存在的。
因此，我们设计主动量化策略的逻辑，就是通过一定的规则或者模块，去适应这种周期轮动。
用咱们的系统简单做一下回测，效果是不错的：年化25.5%——不错过大涨，可以躲过大跌，这就是交易系统的意义！
代码和系统下载：AI量化实验室——2024量化投资的星辰大海
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